vgg16提取图片特征向量

原创

已于 2024-04-27 00:14:29 修改 · 581 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #机器学习

于 2024-04-27 00:02:47 首次发布

本文展示了如何使用PyTorch中的VGG16模型对dog.jpg图像进行预处理、特征提取，以及打印出特征向量的长度。


from torchvision import transforms
from PIL import Image
import torch
import torchvision.models as models
from torchvision.models import VGG16_Weights

model = models.vgg16(weights=VGG16_Weights.DEFAULT)

# 加载图像
image = Image.<

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

vive921

关注关注

2
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

预训练网络的特征提取方法（VGG16）

慕云

10-13

4024

预训练网络的特征提取方法 1、知识点 #想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络 #预训练网络：一个保存好的网络，之前已经在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上训练好。 #使用预训练网络有两种方法： #【1】特征提取【2】微调模型 #用于图像分类的卷积神经网络包含两部分：【1】一系列的池化层和卷基层（卷积基）【2】最后是一个密集连接分类器。 #keras.applications模块中的一部分图像分类模型（都是在ImageNet数据集上预训练得到的） #【1】Xcep

vgg16特征提取_成功_利用vGG16_VGG16_vgg16特征提取_vgg16图像分类_图像分类_

10-03

利用vgg6提取图像的深度特征再进行分类

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

VGG16提取图片特征

gxc19971128的博客

06-12

5515

import os import numpy as np import torch import torch.nn import torchvision.models as models from torch.autograd import Variable import torch.cuda import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image TARGET_IMG_SIZE = 224 img_to_tensor = .

Pytorch：利用预训练好的VGG16网络提取图片特征

热门推荐

Geek_of_优快云的博客

02-24

6万+

前言这里的提取图片特征特指从VGG网络的最后一个conv层进行提取。虽然下面代码里面给出的是VGG16作为例子，其实也可以用其他的已经经过训练了的神经网络，包括自己训练的。代码模型结构相关基本知识首先说下加载模型，这里用的是torch官方提供的已经训练好的模型，只需要从torchvision模块导入： import torchvision.models as models model =...

深度学习VGG模型提取特征

weixin_42560055的博客

11-24

4899

用VGG-16预训练好的模型提取特征，通过相关学者预训练好的模型使用的都是公开的标准数据集，所以我们直接用预训练的模型提取我们自己图像的特征，可以用于对图像进行描述。 1、首先就要下载模型结构预训练好的模型是VGG16.npy，这个文件需要单独下载，上面那个连接上有下载连接，不过一般打不开，我把网盘地址分享出来，希望可以帮助需要的人。文件test_vgg16.py可以用于提取特征。其中vgg16.npy是需要单独下载的文件。 2、使用预训练的模型提取特征 github地址：https://githu

使用VGG16模型和余弦相似度进行图像特征提取与比较

蜡笔小新星的博客

11-29

933

通过本教程，你学会了如何使用预训练的VGG16模型提取图像特征，并通过计算余弦相似度来比较这些特征。这种方法可以应用于多种图像处理任务，如图像检索、分类及识别等。

Keras_利用VGG16提取图片特征

qq_43586051的博客

11-27

5895

首先看看keras官网的代码：使用 VGG16 提取特征 from keras.applications.vgg16 import VGG16 from keras.preprocessing import image from keras.applications.vgg16 import preprocess_input import numpy as np model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) img_path = 'eleph

Keras实现——使用预训练的卷积神经网络（VGG16）提取图像特征

weixin_44708254的博客

03-07

6468

VGG16内置于Keras，可以通过keras.applications模块中导入。 --------------------------------------将VGG16 卷积实例化：------------------------------------------------------- from keras.applications import VGG16 conv_base = VGG16(weights = 'imagenet',#指定模型初始化的权重检查点

tensorflow搭建vgg16提取图像特征

gusui7202的博客

01-19

9430

github代码 https://github.com/ry/tensorflow-vgg16 https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 预训练模型地址：测试代码： test_vgg16.py import numpy as np import tensorflow as tf import vgg16 import utils i...

Vgg16提取特征并可视化

q1030460485的博客

04-20

3164

目录：导入基础库构建多特征层输出模型中间层显示导入基础库导入基础包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf 导入vgg16网络层 VGG16_model = tf.keras.applications.VGG16(include_top=True) VGG16_model.summary() 读取本地病害图像（这里我是用苹果叶片病害图像） def prepo

VGG16提取图像特征（torch7）

weixin_34080571的博客

04-24

1865

VGG16提取图像特征（torch7）VGG16loadcaffetorch7 下载pretrained model,保存到当前目录下 th> caffemodel_url = 'http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel' th&gt...

keras实现的VGGface 特征提取，用来抽取人脸的特征

12-31

keras实现的VGGface 特征提取，用来抽取人脸的特征

vgg_feature_extraction:使用pytorchpython3从vgg的最后一层提取特征

05-10

VGG特征提取从vgg19的最后一层提取特征。其他可用网络（带Torchvision）要求 Python3.6 参见requirements.txt 样本 pip3 install -r requirements.txt python3 extract_vgg_features.py

人脸识别特征提取，比对代码(基于VGG模型)

03-16

内部是提取的代码，也只需要这个，其他都是需要链接的库，使用的是VS2015弄的，自己加下链接库，模型去VGG官网下载就可以了，还有不明白的给我留言

pytorch实现人脸识别包括人脸检测（opencv、dlib、CNN三种方法融合）人脸对齐和vgg-face人脸特征提取

04-02

博客地址：https://blog.csdn.net/wen_fei/article/details/80261047 人脸识别源代码，包括使用opencv、dlib和cnn实现的人脸检测、opencv实现的人脸对齐以及vgg-face的人脸特征提取等，最后余弦函数计算相似度，并提供flask部署代码，可以放在服务器上远程调用

深度学习tensorflow实战笔记（5）用预训练好的VGG-16模型提取图像特征

gybheroin的博客

04-11

1万+

上一篇博客介绍了如果使用自己训练好的模型用于图像分类和特征提取，但是有时候自己的数据集大小有限，所以更多的时候我们需要用VGG-16预训练好的模型提取特征，相关学者预训练好的模型使用的都是公开的标准数据集，所以我们直接用预训练的模型提取我们自己图像的特征，可以用于对图像进行描述。 1、首先就要下载模型结构首先要做的就是下载训练好的模型结构和预训练好的模型，结构地址是：点击打开...

如何使用VGG16提取某层的特征？

斯人若彩虹，遇上方知有！

10-13

1万+

1、VGG16网络结构图 VGG16结构为：卷积层 + 全连接层=13 + 3 = 16 1、卷积层：由上图可知分为5个部分共13层，即conv1~conv5 2、三个全连接层，即fc6、fc7、fc8 这个VGG16网络就是基于ImageNet数据集来的；它的数据集的类数为1000类；对应fc8层的输出1000 fc6和fc7的输出维数都为4096；因此如果要训练自己的数据集；fc8层的...

Pytorch通过VGG16网络模型提取特征图

weixin_44828787的博客

11-12

3372

加载图片，调整大小为224×224 img_path_1 = './xxx/xxx.jpg' img_path_2 = './xxx/xxx.jpg' from PIL import Image image_1 = Image.open(img_path_1) image_1 = np.array(image_1) image_2 = Image.open(img_path_2) image_2 = np.array(image_2) plt.imshow(image_1) plt.show() plt

使用预训练的VGG16卷积基作特征提取

weixin_40356612的博客

07-30

3174

前言将深度学习用于小型图像数据集，一种常用且高效的方法是使用预训练的网络。预训练网络是一个在大型数据集上训练好的模型，因为训练数据集足够大，使的该模型学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，所以可以将这些特征用于各种不同的计算机视觉任务，即使新问题涉及的类别和原始任务完全不同。使用预训练网络有两种方法：1、特征提取；2、微调模型。本文主要阐述第一种方法。一、VGG16模型权重下载 from keras.applications import VGG16 conv_base = V

VGG16提取雾特征

最新发布

01-03

### 使用VGG16模型提取图像中雾特征的方法为了使用VGG16模型来提取图像中的雾特征，可以遵循特定的工作流程。该过程不仅涉及准备环境和加载预训练模型，还包括对输入图像进行必要的前处理以及选择合适的层以获取最能代表雾特性的特征向量。 #### 准备工作安装依赖库并导入所需模块： ```bash pip install tensorflow keras numpy opencv-python matplotlib scikit-image ``` 编写Python脚本初始化VGG16模型，并设置为不包含顶层分类器以便于自定义输出层的选择： ```python from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input import cv2 import numpy as np from skimage.color import rgb2gray model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) ``` #### 图像预处理读取待分析的含雾图片文件，调整大小至适合VGG16输入尺寸(通常为224x224)，并将色彩空间转换成灰度模式减少干扰因素的影响[^3]： ```python def load_and_preprocess_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) gray_img = (rgb2gray(img)*255).astype('uint8') resized_img = cv2.resize(gray_img, dsize=(224, 224), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) input_data = np.expand_dims(resized_img, axis=[0,-1]) # Add batch and channel dimensions processed_input = preprocess_input(input_data.astype(np.float32)) return processed_input ``` #### 提取特征通过指定`model.predict()`函数作用于经过上述方法处理后的图像张量对象上来执行预测操作，从而获得中间卷积层或池化层之后的结果作为最终特征表示。考虑到雾气主要影响的是低频信息，在此建议选取靠近网络末端但又不是最后一两个全连接层之前的某个卷基层（比如conv5_3）作为目标特征抽取位置： ```python features = model.predict(processed_input) # Assuming we want the output from conv5 block's last layer. feature_vector = features[-1].flatten() print(f'Extracted feature vector shape: {feature_vector.shape}') ``` #### 特征解释与应用得到的高维度浮点数组即为所求得的关于原图中是否存在浓重雾霾现象的一个抽象描述符。这些数值反映了不同尺度下的纹理变化情况及其分布规律，可用于后续聚类、降维可视化或是与其他气象条件对比研究等方面。